AI 워크로드 운영을 자동화하는 AIPub 5가지 활용 전략

GPU 인프라, 더 똑똑하게 운영하려면?

많은 기업이 AI 모델을 학습시키기 위해 고가의 GPU 자원을 확보하지만,
운영 효율은 생각보다 낮은 경우가 많습니다.
학습 스케줄이 겹치거나, GPU가 유휴 상태로 방치되는 일이 반복되기 때문입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 주식회사 텐(TEN)은
AI 워크로드에 최적화된 인프라 스케줄링 플랫폼, AI Pub을 제공합니다. 

AIPub의 주요 기능 5가지

1. GPU 자원 분할 및 통합 스케줄링

• 하나의 GPU를 100개 단위로 쪼개 여러 작업자가 동시 사용
• 반대로, 대규모 학습이 필요한 경우 여러 GPU를 하나로 통합해 사용
• AI Pub의 대표 기능: GPU 스케줄링 + 가상화

2. 학습 워크로드 자동 스케줄링

• 학습 job 등록 → AI Pub이 리소스 상황을 고려해 적절한 시점에 자동 실행
• 리소스 낭비 최소화 + 인프라 활용률 극대화

3. 멀티 사용자 환경(Multi-tenancy)

• 단위로 GPU를 예약하고 할당 가능
• 부서/사용자별 리소스 분리 → 협업 환경 지원
• 복수의 프로젝트를 안전하게 병행 운영

4. 리소스 사용 모니터링 및 알림

• GPU 사용률, 점유 시간, 작업 지연 여부 등을 실시간 모니터링
• GPU 낭비, 과도한 예약, 사용 편중 등 이상 패턴 감지 가능

5. 다른 MLOps 툴과의 유연한 연동
• AI Pub은 Kubeflow, MLflow, Airflow 등 상위 파이프라인 도구와 함께 사용 가능
• 전체 MLOps 환경의 인프라 기반을 구성하는 역할

✅ 요약

GPU 자원을 낭비 없이 쓰고 싶다면
AI Pub은 GPU 스케줄링을 가장 유연하게 도와주는 파트너입니다.